【摘 要】
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共享单车是当前一种流行的出行方式,不同地区和不同时段对共享单车的需求不同。更好的共享单车需求分析能够优化共享单车配置,降低闲置率,提高利用率。本文依据Kaggle华盛顿
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共享单车是当前一种流行的出行方式,不同地区和不同时段对共享单车的需求不同。更好的共享单车需求分析能够优化共享单车配置,降低闲置率,提高利用率。本文依据Kaggle华盛顿共享单车使用的历史数据,对未来几天的共享单车需求进行预测,要求利用每月前19天的历史数据预测20天之后的共享单车租赁情况。这一问题属于机器学习中的回归问题,在Kaggle提供的数据集上分别采用了线性模型(Ridge Regression),基于回归树的集成学习模型(Random Forest)以及深度学习模型(Neural Network)
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